Glossário
- Gráficosde Mundos Pequenos Hierárquicos Navegáveis
- Algoritmo para realizar a busca eficiente do vizinho mais próximo no espaço multidimensional. O Atlas Vector Search executa pesquisaANN com mundos pequenos hierárquicos navegáveis.
- Alerta
Notificação enviada pelo Atlas quando as operações do banco de dados de dados ou o uso do servidor atingem limites que afetam o desempenho do cluster. Para saber quais condições você pode definir para trigger alertas, consulte Revisar as condições de alerta.
- nó de analîtica
- Nó read-only especializado que pode isolar queries que você não quer que afetem o volume de trabalho operacional. Os nós de analítica são úteis para lidar com dados analíticos, como reportar query executadas por ferramentas de BI. Você pode hospedar nós de analítica em regiões geográficas dedicadas para otimizar o desempenho de leitura e reduzir a latência.
- API
Protocolo de comunicação facilitando a interação entre o cliente e o MongoDB Atlas. Você pode utilizar a API de Administração do Atlas para automatizar muitas das tarefas executadas na UI do Atlas.
- Pesquisa do vizinho mais próximo (ANN)
- Técnica computacional usada para localizar rapidamente pontos em um conjunto de dados próximos a um determinado ponto de query. O Atlas Vector Search usa a pesquisa ANN para encontrar incorporações vetoriais nos dados que estão mais próximos das incorporações vetoriais na query do Atlas Vector Search sem digitalizar todos os vetores.
- Atlas Search
Indexação de texto refinada, permitindo a pesquisa avançada de texto em seus dados sem nenhum gerenciamento adicional necessário. Atlas Search oferece opções para vários tipos de analisador de texto, classificação de resultados baseada em pontuação e uma query rica.
- Usuário do Atlas
Conta usada para acessar o aplicativo Atlas. É possível conceder acesso às organizações e/ou aos projetos do Atlas aos usuários do Atlas, e estabelecer determinadas permissões de acordo com a função do usuário. Os usuários do Atlas são diferentes dos usuários de banco de dados. Os usuários do Atlas não fornecem acesso a nenhum banco de dados do MongoDB.
- Atlas user role
Conjunto de permissões concedidas a um Atlas user. Você pode conceder permissões no nível da organização ou do projeto.
- Atlas Vector Search
- Recurso no Atlas que permite realizar a pesquisa semântica em incorporações vetoriais comparando vetores de consulta com vetores indexados para encontrar a correspondência mais próxima.
- dimensionamento automático
Opção configurável para que seu cluster aumente ou diminua automaticamente sua camada do cluster, capacidade de armazenamento ou ambos em resposta ao uso do cluster.
- backup
cópia dos seus dados que encapsula o estado do seu cluster em um determinado momento. Os backups são uma medida de segurança no caso de eventos de perda de dados.
O Atlas fornece os seguintes métodos totalmente managed para backups:
- backups em nuvem
Armazenamento localizado para backups de clusters usando a funcionalidade de snapshot nativa no provedor de serviços de nuvem do cluster.
O Atlas suporta backups em nuvem para clusters atendidos em:
- cluster
- O conjunto de nós que compõem uma implantação do MongoDB. No Atlas, os clusters podem ser conjuntos de réplicas ou implantações fragmentadas.
- Classe do cluster
Configurável para clusters M40+ hospedados na Amazon Web Services.
Classe de armazenamento do cluster. A classe selecionada afeta o desempenho do armazenamento do cluster e os custos do cluster. Você pode escolher uma das seguintes classes:
Low CPU
General
Local NVMe SSD
- Camada do cluster
Dita a especificação de memória, armazenamento, vCPUs e IOPS para cada servidor portador de dados no cluster. O tamanho do armazenamento do cluster e o desempenho geral aumentam à medida que a camada do cluster aumenta.
- similaridade do cosseno
- Métrica que utiliza o ângulo entre dois vetores para determinar a similaridade entre esses vetores. A similaridade do cosseno é sensível à orientação do vetor. Você pode utilizar a função de similaridade de cosseno ao indexar suas incorporações vetoriais para o Atlas Vector Search. Se os vetores forem normalizados para comprimento unitário, use a função de similaridade dotProduct .
- função personalizada
Conjunto personalizado de ações de privilégios do MongoDB e funções do MongoDB que você pode salvar e atribuir aos usuários do banco de dados. Crie funções personalizadas quando as funções internas do Atlas não descreverem o conjunto de privilégios desejado.
- Explorador de dados
Ferramenta no Atlas para visualizar e interagir com dados de cluster. Você também pode usar a chave de criptografia de dados (DEK) para managed índices e executar pipelines de agregação para processar seus dados.
- Federação de Dados
Solução do MongoDB para executar query de dados armazenados em buckets S3 de baixo custo, clusters Atlas e endpoints HTTP usando a linguagem de query do MongoDB . Aplicativos analíticos podem utilizar Atlas Data Federation para utilizar dados arquivados para suas necessidades de processamento de dados.
- pipeline de ingestão de dados
- Fluxo de trabalho para organizar e transformar dados usando RAG e armazená-los em um banco de banco de dados vetorial como o Atlas.
- Usuário do banco de dados
Credenciais usadas para autenticar um cliente para acessar um cluster MongoDB . Você pode atribuir privilégios a um usuário de banco de dados de dados para determinar o nível de acesso desse usuário a um cluster. Os utilizadores de banco de dados são diferentes dos Atlas users. Os utilizadores de banco de dados têm acesso às MongoDB deployments, não ao aplicação Atlas .
- previlégios de utilizador de banco de dados
Conjunto de ações de privilégio ou funções concedidas a um usuário do banco de dados. Você pode atribuir privilégios de usuário de banco de dados no nível de cluster, banco de dados e coleção.
- dead letter queue (DLQ)
- Uma fila de mensagens não entregues (DLQ) é uma collection dentro de um reconhecimento de data center do Atlas que armazena documento que geram erros durante a ingestão.
- Cluster dedicado
Categoria do cluster que contém clusters de nível
M10e superior.NívelAmbientes recomendadosM10e aM20Desenvolvimento
Produção de baixo tráfego
M30e maiorProdução- vetores densos
- Representação numérica de dados em que a maioria ou todas as dimensões contêm valores diferentes de zero. O Atlas Vector Search utiliza vetores densos, que são empacotados com mais dados, para capturar relacionamentos mais complexos.
- sistema
- Um grupo de servidores MongoDB contendo seus dados. Os clusters gerenciados pelo Atlas são clusters (conjuntos de réplicas ou clusters fragmentados).
- Dimensões
- Número de componentes ou elementos que compõem as funcionalidades ou atributos dos dados no espaço multidimensional. O Atlas Vector Search suporta até
4096dimensões no momento do índice e no momento da query. - similaridade dotProduct
- Mede a similaridade entre dois vetores no espaço multidimensional e retorna um valor escalar, que é positivo quando os vetores ponto aproximadamente na mesma direção, negativo quando os vetores ponto em direção oposta e zero quando os vetores não têm similaridade. O Atlas Vector Search suporta o uso da função de similaridade do
dotproductao pesquisar os vizinhos mais próximos. Recomendamos esta função de similaridade em vez da similaridade do cosseno se os vetores forem normalizados para comprimento unitário. - nó elegível
- Nó que está qualificado para se tornar o membro primário do seu conjunto de réplicas. O Atlas prioriza nós na região de maior prioridade para elegibilidade primária durante as eleições. Para garantir eleições confiáveis, o número total de nós elegíveis em uma região inteira deve ser 3, 5 ou 7.
- Incorporação
- Representação de dados como texto, imagens, áudio, vídeo e assim por diante como uma matriz de números, que pode ser interpretada como coordenadas no espaço multidimensional. O Atlas oferece suporte ao armazenamento de incorporações em um Atlas cluster e o Atlas Vector Search oferece suporte à indexação e à consulta de incorporações vetoriais de até
4096dimensões. - chave de criptografia
String aleatória de bits gerada especificamente para criptografar e descriptografar dados.
O
Project OwnersAtlas pode configurar uma camada adicional de criptografia em seus dados, além da criptografia em descanso padrão que o Atlas fornece. Os proprietários de projetos podem usar seu provedor de gerenciamento de chaves de cliente compatível com o Atlas com o mecanismo de armazenamento criptografadodo MongoDB .O Atlas oferece suporte aos seguintes provedores de gerenciamento de chaves de cliente ao configurar a criptografia em descanso:
- similaridade euclideana
- Fórmula para calcular a similaridade usando a distância entre dois vetores no espaço multidimensional. A distância euclideana é sensível à magnitude dos vetores. O Atlas Vector Search suporta o uso da função de similaridade
euclideanpara indexar vetores e ao procurar os vizinhos mais próximos. - camada grátis
Camada do cluster gratuita que fornece um ambiente de desenvolvimento em pequena escala para hospedar seus dados. Os cluster gratuitos nunca expiram e fornecem acesso a um subconjunto de recursos e funcionalidades do Atlas. os clusters gratuitos também podem ser chamados pelo tamanho da instância,
M0.- Cluster global
Clusters com zonas geográficas definidas para oferecer suporte a operações de leitura e gravação com reconhecimento de localização para instâncias e clientes de aplicativos distribuídos globalmente. Você pode ativar a fragmentação global em clusters de nível
M30e superior.- zona de gravação global
Zona geográfica que representa um subconjunto da sua distribuição de clusters globais. Cada Cluster Global suporta a até 9 regiões de gravação globais distintas. Cada zona consiste em uma Região de prioridade mais alta e uma ou mais regiões elegíveis, somente leitura ou analíticas.
As regiões geográficas disponíveis dependem do provedor de serviços de cloud selecionado.
- grupo, grupo
- Consulte o termo Projeto.
- groupId
- Consulte ID do projeto.
- Região de maior prioridade
Região em um cluster multirregional que o Atlas prioriza para elegibilidade do primário durante as eleições.
- Pesquisa híbrida
- Método de combinar diferentes métodos de pesquisa, como texto completo e pesquisa semântica, para aproveitar seus respectivos pontos fortes. Os resultados são combinados usando uma técnica como a fusão de classificação recíproca (RRF).
- Impacto
Melhoria de desempenho estimada de um índice sugerido pelo Performance Advisor.
- Ponto de conexão da interface
AWS Endpoint VPC com um endereço IP privado que envia tráfego para o serviço de endpoints privados do Atlas pelo AWS PrivateLink.
- Lista de acesso IP
Lista de endereços IP e blocos CIDR com acesso a clusters dentro de um projeto Atlas. Para conexões de clientes pela Internet pública, o Atlas permite conexões com um cluster somente a partir de entradas na lista de acesso IP do projeto correspondente. A lista de acesso pode ter até 200 entradas.
O Atlas também permite conexões de cliente em redes não públicas, como conexões de emparelhamento de rede ou endpoints privados. Esses tipos de conexões funcionam independentemente da lista de acesso IP. Para saber mais, consulte Configurar uma conexão de peering de rede e Saiba mais sobre pontos de extremidade privados no Atlas.
- Pesquisa do K- vizinhos mais próximos
- Dado um conjunto de pontos P com uma função de similaridade definida S, para um ponto de query q, encontra o conjunto de k pontos em P com os melhores valores de S*(*p, q). Atlas Vector Search A pesquisa ENN retorna os k pontos exatos do topo e a pesquisa ANN retorna k pontos semelhantes a q, mas não necessariamente os k mais semelhantes a q.
- LDAP
Protocolo entre plataformas usado para autenticar usuários e autorizá-los a acessar dados em um cluster. Você pode usar o Atlas para gerenciar a autenticação e a autorização de usuários de todos os clientes do MongoDB usando seu próprio servidor LDAP sobre TLS. Uma única configuração LDAPS se aplica a todos os clusters em um projeto Atlas.
- Legacy Backups
Backups incrementais do seu cluster feitos pelo Atlas que garantem que seus backups estejam normalmente apenas alguns segundos atrás do sistema operacional. Você pode restaurar seu cluster para um estado a partir de um ponto no tempo selecionado nas últimas 24 horas.
Importante
Backup legado obsoleto
A partir de 23 de março de 2020, todos os novos clusters poderão somente usar backups em nuvem.
Quando você faz upgrade para a versão 5.0, seu sistema de backup faz upgrade para o backup na nuvem, caso esteja atualmente definido como backup legado. Após esta atualização:
Todos os seus snapshots de backup legados existentes permanecem disponíveis. Eles expiram ao longo do tempo de acordo com a sua política de retenção.
Sua política de backup é redefinida para o agendamento padrão. Se você tiver uma política de backup personalizada em vigor com backups legados, deverá recriá-la com o procedimento descrito na documentação do Cloud Backup.
- link-token
String que contém as informações necessárias para se conectar do Cloud Manager ou do Ops Manager ao Atlas durante uma migração em produção de uma implantação do Cloud Manager ou do Ops Manager para um cluster no Atlas.
Quando estiver tudo pronto para migrar dados em tempo real de uma implantação do Cloud Manager ou do MongoDB Ops Manager, você gera um link-token no Atlas e o insere nas configurações da sua organização do Cloud Manager ou do MongoDB Ops Manager. O mesmo link-token é utilizado para migrar cada implantação em sua organização do Cloud Manager ou do Ops Manager sequencialmente, uma de cada vez. Você pode gerar vários link-tokens no Atlas. Use um link-token exclusivo para cada organização do Cloud Manager ou do Ops Manager.
- Migração ao vivo
Processo para mover sem problemas um conjunto de réplicas de origem existente ou um cluster fragmentado para o Atlas. Durante o processo de migração em produção, o Atlas mantém o cluster de destino em sincronização com a origem remota até que você transfira seus aplicativos para o cluster do Atlas. O Atlas oferece dois modos de migração em produção:
Promova a migração em produção, conhecida na interface do usuário do Atlas como Live Migration from Ops Manager or Cloud Manager, em que o Atlas envia uma implantação do Cloud Manager ou do MongoDB Ops Manager para o Atlas.
Extraia a migração em produção, conhecida na interface de usuário do Atlas como General Live Migration, em que o Atlas extrai uma implantação de uma nuvem ou de uma implantação local para o Atlas.
- período de manutenção
Dia e hora da semana em que o Atlas deve iniciar a manutenção semanal em seu cluster. Você pode definir sua período de manutenção nas Configurações do projeto.
Importante
Considerações sobre a janela de manutenção
- Atividades de manutenção urgentes
- Atividades de manutenção urgentes, como patches de segurança, não podem esperar pela janela escolhida. O Atlas iniciará essas atividades de manutenção quando necessário.
- Operações de manutenção contínuas
- Depois que a manutenção estiver agendada para o cluster, você não poderá alterar o período de manutenção até que o trabalho de manutenção vigente seja concluído.
- A manutenção requer eleição do conjunto de réplicas
- O Atlas executa a manutenção da mesma forma que o procedimento de manutenção descrito no Manual do MongoDB. Esse procedimento requer pelo menos uma eleição de conjunto de réplicas durante a janela de manutenção por conjunto de réplicas.
- A manutenção começa o mais próximo possível da hora
- A manutenção sempre começa o mais próximo possível da hora programada, mas atualizações de cluster em andamento ou problemas inesperados do sistema podem atrasar a hora de início.
- MongoDB Charts
Ferramenta de visualização para seus dados Atlas. Você pode iniciar o MongoDB Charts a partir do seu cluster Atlas e visualizar seus dados com o aplicativo Charts para começar a visualizá-los.
- cluster multirregional
Atlas cluster abrangendo várias regiões geográficas. Os clusters de várias regiões podem aumentar a disponibilidade e melhorar o desempenho roteando queries de aplicativos para as regiões geográficas mais apropriadas.
Os clusters multirregionais devem conter nós elegíveis.
Clusters multirregionais podem conter nós somente leitura e nós analíticos.
- namespace
- Combinação do nome do banco de dados e do nome da coleção no formato
database.collection. - Insights de namespace
Ferramenta Atlas que monitora a latência da query em nível de collection. Você pode visualizar métricas e estatísticas de latência de query para determinados hosts e tipos de operação. Gerencie namespaces fixados e escolha até cinco namespaces para mostrar na latência de query correspondente do Atlas Charts.
- Conexão de peering de rede
Processo pelo qual duas redes de Internet se conectam e trocam tráfego. Você pode emparelhar sua VPC diretamente com a VPC do Atlas criada para seus clusters do MongoDB. Usando o emparelhamento de rede, seus servidores de aplicativos podem se conectar diretamente ao Atlas enquanto permanecem isolados das redes públicas.
- Armazenamento NVMe
Disponível para clusters M40+ hospedados na Amazon Web Services
Para aplicativos hospedados no Amazon Web Services que exigem IO de baixa latência e alta taxa de transferência, você pode usar a classe de cluster NVMe . A classe de cluster NVMe aproveita um protocolo de dados exclusivo para melhorar muito as velocidades de acesso aos dados.
Os clusters NVMe usam um nó secundário oculto que consiste em um volume provisionado com alta taxa de transferência e IOPS para facilitar o backup.
- nó operacional
- Qualquer nó elegível ou um nó nó somente leitura em seu Atlas cluster.
- Organização
Agrupamento lógico de projetos do Atlas. Você pode aproveitar uma organização para gerenciar as configurações de faturamento, usuários e segurança dos projetos que ela contém.
O faturamento é feito no nível da organização, preservando a visibilidade de uso em cada projeto.
Você pode ver todos os projetos dentro de uma organização.
Você pode usar equipes para atribuir usuários da organização em massa a projetos dentro da organização.
- ID da organização
- 24hexadecimal exclusiva de dígitos string usada para identificar a Atlas organização. O endpoint Retornar todas as organizações retorna a ID de todas as organizações que o usuário autenticado que executa a chamada de API pode acessar.
- Assistente de desempenho
Ferramenta Atlas que monitora queries lentas executadas em seu cluster e sugere índices para melhorar o desempenho das queries. Cada índice sugerido pelo Performance Advisor inclui uma pontuação de impacto que indica a possível melhoria de desempenho que esse índice traria.
- Principal
- Em um conjunto de réplicas, o principal é o membro que recebe todas as operações de gravação. Em clusters multirregionais, o Atlas prioriza os nós na região de prioridade mais alta para a elegibilidade primária durante as eleições.
- projeto, projeto
Agrupamento lógico de clusters. Você pode ter vários clusters em um único projeto e vários projetos em uma única organização.
Observação
Projeto é sinônimo de grupo.
- ID do Projeto
24hexadecimal única de dígitos string usada para identificar seu Atlas projeto. O endpoint Get All Projects API retorna o ID de todos os projetos que o usuário autenticado que executa a chamada API pode acessar.
Observação
ID do projeto é sinônimo de ID do grupo.
- quantização
- Método de comprimir o valor de dimensões individuais em um vetor em uma faixa menor para reduzir o consumo de recursos e melhorar a velocidade. O Atlas Vector Search suporta a indexação e a consulta de vetores quantizados.
- Perfilador de consulta
Ferramenta do Atlas que diagnostica e monitora problemas de desempenho no seu cluster. O Analisador de query pode expor queries de longa duração e suas estatísticas de desempenho. Você pode filtrar os dados retornados pelo Analisador de query para focar em namespaces e tipos de operação específicos.
- nó somente leitura
- Conjunto de réplicas em uma região geográfica dedicada que complementa suas regiões de nó elegíveis. É possível usar nós somente leitura para localizar os dados onde eles são lidos com mais frequência a fim de melhorar o desempenho.
- Painel de desempenho em tempo real
Serviço de monitoramento do Atlas que exibe o tráfego de rede atual, operações de reconhecimento de data center em seus clusters e estatísticas de hardware sobre suas máquinas host. Use o RTPP para avaliar visualmente os tempos de execução da query, monitorar a atividade da rede e descobrir possíveis atrasos de replicação em membros secundários de conjuntos de réplicas.
- Lembre-se
- Mede a fração de verdadeiros vizinhos mais próximos que foram retornados por uma pesquisa de ANN. Essa medida reflete a proximidade do algoritmo dos resultados da pesquisa ENN. A notação Recall@k refere-se à medição de quantos dos verdadeiros vizinhos mais próximos estavam presentes nos k principais resultados retornados pelo Atlas Vector Search.
- Conjunto de réplicas
Grupo de servidores MongoDB que mantêm o mesmo conjunto de dados. Os conjuntos de réplicas fornecem redundância, alta disponibilidade e são a base para todas as implantações de produção.
- reinicialização contínua
- Processo que reinicia todos os nós do cluster em sequência. Para manter a disponibilidade do cluster, o Atlas reinicia um nó de cada vez, começando com um nó secundário . O Atlas sempre mantém um nó primário até que a reinicialização contínua seja concluída.
- Pesquisa semântica
- Procure valores que tenham um significado semelhante ao da query. A pesquisa semântica captura o relacionamento natural entre palavras ou frases, mesmo quando não há sobreposição lexical. A pesquisa semântica e a pesquisa vetorial são frequentemente usadas como sinônimos. O Atlas Vector Search oferece suporte à pesquisa semântica em dados vetoriais armazenados em Atlas clusters.
- cluster fragmentado
Conjunto de nós que compõem uma implantação fragmentada do MongoDB. Um cluster fragmentado é composto por servidores de configuração, fragmentos e um ou mais processos de roteamento do
mongos.- Cluster compartilhado
Categoria de cluster que contém clusters de nível
M0(camada grátis),M2eM5. Clusters compartilhados geralmente são usados para cargas de trabalho de desenvolvimento e pequenas produções.- função de similaridade
- Mede a similaridade entre dois vetores. O Atlas Vector Search suporta funções de similaridade
euclidean,cosineedotProduct. - snapshot
Backup de seus dados capturados em um intervalo específico e armazenados em um centro de dados de backup. O agendamento de snapshots determina o intervalo para tirar snapshots e por quanto tempo armazená-los.
- team
Grupo de usuários do Atlas na mesma organização. Você pode usar equipes para conceder acesso ao mesmo grupo de usuários do Atlas em vários projetos. Todos os usuários da equipe compartilham o mesmo acesso ao projeto.
Observação
Usuários do Atlas podem pertencer a diversas equipes.
- topologia
Estado de uma implantação de instâncias do MongoDB, que inclui os seguintes detalhes:
Tipo de implantação (autônomo, conjunto de réplicas ou cluster fragmentado).
Disponibilidade de servidores.
Função de cada servidor (primário, secundário, servidor de configuração ou
mongos)
- banco de dados vetorial
- Sistema que armazena incorporações vetoriais e metadados associados e permite a pesquisa do vizinho mais próximo nos incorporações vetoriais armazenadas. Você pode utilizar o Atlas como seu banco de banco de dados de vetor e Atlas Vector Search para executar pesquisa de vetor nos embeddings de vetor armazenados. Você pode usar o banco de banco de dados vetorial para implementar o RAG.
- índice vetorial
- Estrutura de dados que processa com eficiência as queries de pesquisa do vizinho mais próximo. O Atlas Vector Search suporta a criação de índices do tipo
vectorpara indexar campos para executar queries$vectorSearchdo. - Pesquisa vetorial
- Método de realizar a pesquisa k do vizinho mais próximo em um conjunto de vetores armazenados em um índice vetorial. O Atlas Vector Search suporta pesquisa ANN e ENN para k vizinhos mais próximos.